在开始堆排序之前,先补充几个知识点
- 这里的堆(二叉堆),指得不是堆栈的那个堆,而是一种数据结构。
堆可以视为一棵完全的二叉树,完全二叉树的一个“优秀”的性质是,除了最底层之外,每一层都是满的,这使得堆可以利用数组来表示,每一个结点对应数组中的一个元素。 - 最大堆
二叉堆一般分为两种:最大堆和最小堆。
堆中每个父节点的元素值都大于等于其孩子结点(如果存在),这样的堆就是一个最大堆
因此,最大堆中的最大元素值出现在根结点(堆顶)。
堆排序的思想
- 将长度为 n 的待排序的数组进行堆有序化,构造成一个大顶堆
- 将根节点与尾节点交换并输出此时的尾节点(此时尾节点是未出堆节点中最大值)
- 将剩余的 n-1 个节点重新进行堆有序化
- 重复2、3,直至构造成一个有序序列
我们二叉堆一开始如下图
图0进行堆的有序化调整
在构造有序堆时,我们开始只需要扫描一半的元素(n/2-1 ~ 0)即可,
因为 (n/2-1)~0 的节点才有子节点,如上图0,n=8, (n/2-1) = 3 即 3 2 1 0 这个四个节点才有子节点
将 3、2、1、0 这四个节点从下到上、从右到左与其子节点进行比较调整成最大堆,过程如下
上几张图很清晰,调整堆后
QQ20170919-155403.png尾节点与根节点交换,再将此时的尾节点输出。之后再将剩余的 (n-1) 个节点进行堆有序化。如下几图
QQ20170919-155527.png QQ20170919-161943.png QQ20170919-162409.png QQ20170919-162850.png QQ20170919-163206.png QQ20170919-163558.png......
QQ20170919-164543.png代码实现
public class HeapSort {
private static void heapSort(int[] arr) {
int len = arr.length -1;
for(int i = len/2 - 1; i >=0; i --){ //堆构造
heapAdjust(arr,i,len);
}
while (len >=0){
swap(arr,0,len--); //将堆顶元素与尾节点交换后,长度减1,尾元素最大
heapAdjust(arr,0,len); //再次对堆进行调整
}
}
public static void heapAdjust(int[] arr, int i, int len){
int left, right, j;
while((left = 2*i+1) <= len) { //判断当前父节点有无左节点(即有无孩子节点,left为左节点)
right = left + 1; //右节点
j = left; //j"指针指向左节点"
if(j < len && arr[left] < arr[right]) { //右节点大于左节点
j ++; //当前把"指针"指向右节点
}
//将父节点与孩子节点交换(如果上面if为真,则arr[j]为右节点,如果为假arr[j]则为左节点)
if(arr[i] < arr[j]) {
swap(arr, i, j);
}
else { //说明比孩子节点都大,直接跳出循环语句
break;
}
i = j;
}
}
public static void swap(int[] arr, int i, int len){
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[len];
arr[len] = temp;
}
public static void main(String[] args) {
int array[] = {20,50,20,40,70,10,80,30,60};
System.out.println("排序之前:");
for(int element : array){
System.out.print(element+" ");
}
heapSort(array);
System.out.println("\n排序之后:");
for(int element : array){
System.out.print(element+" ");
}
}
}
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